基于深度学习的兴趣点推荐

在移动互联网高速发展的背景下,兴趣点(POI)推荐服务是基于位置的社交网络服务的一项重要任务,也是国家“互联网＋”服务的重要组成部分,同时智能化和个性化的POI推荐服务已成为我国经济社会创新发展重要的驱动力.POI推荐对满足基于位置的社交网络用户个性化服务需求、缓解信息过载起到关键作用.本书总结了基于深度学习的POI推荐的理论和算法,包括 POI推荐数据集及模型评价指标、用户签到行为分析、基于时空关系图嵌入和长短期记忆网络的POI推荐、联合长短期记忆网络和卷积神经网络的 POI推荐、时空序列嵌入门控扩张残差网络的 POI推荐、融入属性辅助信息的双通道神经协同过滤POI推荐、基于元路径辅助信息挖掘的多通道神经协同过滤POI推荐、自适应门控机制嵌入图神经网络的下一个POI推荐。

本书主要读者对象为从事推荐系统基础研究和工程应用的技术人员,也可供从事地理信息智能服务、深度学习等相关理论、技术与应用研究的高等院校教师和研究生参考。